PROGRAMM

Die im Konferenzprogramm der TDWI München 2022 angegebenen Uhrzeiten entsprechen der Central European Time (CET).

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Thema: Data Culture

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  • Montag
    20.06.
  • Dienstag
    21.06.
, (Montag, 20.Juni 2022)
10:45 - 12:15
Mo 4.1
AUSFALL | Datenkultur - Lösungsansätze, Hindernisse und Werkzeugkoffer
AUSFALL | Datenkultur - Lösungsansätze, Hindernisse und Werkzeugkoffer

Leider muss dieser Vortrag kurzfristig entfallen. Wir bitten um Verständnis

Eine erfolgreiche Weiterentwicklung bzw. Erweiterung der Unternehmenskultur in Richtung einer optimalen Datenkultur gelingt aktuell nur sehr wenigen Unternehmen. Im Vortrag möchten wir mit Ihnen ein gemeinsames Verständnis von Datenkultur schaffen - abseits etwaiger Buzzwords, die im Markt kursieren. Darauf aufbauend vermitteln wir Lösungsansätze erfolgreicher Veränderungen einer Datenkultur, aber auch typische Hindernisse aus unserer umfangreichen Kundenerfahrung. Und zum Mitnehmen erhält jeder einen Werkzeugkoffer für die eigene Anwendung.

Zielpublikum: CDO, CIO, Entscheider im Kontext Data & Analytics, Programmleiter, Projektleiter
Voraussetzungen: Verständnis der Funktionsweise von Organisationsstrukturen, Führungserfahrung, Grundverständnis Data & Analytics
Schwierigkeitsgrad: Fortgeschritten

Extended Abstract:
Der Begriff Datenkultur wird doch allzu häufig aktuell genutzt, um beliebige Themen zu positionieren. Wir vermitteln Ihnen deshalb ein Datenkulturverständnis aus der Praxis, welches sich deutlich näher an der klassischen Unternehmenskultur und einem damit verbunden Kulturverständnis orientiert. Hierzu grenzen wir auch weitere „Beschleuniger” ab, die sich zwar positiv auf die Entwicklung zu einem datengetriebenen Unternehmen auswirken, aber im engeren Sinne keine Kulturinhalte sind.
Datenkulturen sind im Verhältnis relativ neu, Kulturentwicklung von Unternehmen hingegen im Verhältnis ein alter Hut, aber die Wirkweisen, Lösungsansätze für Veränderungen und die dabei auftretenden Hindernisse sind doch auch auf Datenkulturen übertragbar.
Damit jeder Teilnehmer direkt etwas für sich mitnehmen kann, bringen wir einen Werkzeugkoffer mit, der aufzeigt, welche möglichen Werkzeuge in den verschiedenen Bereichen der Datenkultur genutzt werden können.

Markus Enderlein studierte Wirtschaftsinformatik an der Hochschule für Ökonomie und Management in Frankfurt am Main. Seit seinem Berufseinstieg 1998 bei CSC arbeitete er als Consultant im Bereich Softwareentwicklung, IT-Architektur und IT-Projektmanagement. Seit Mitte 2007 berät er bei INFOMOTION Kunden in der Generierung von Mehrwerten aus Daten. Aktuell ist Herr Enderlein als Business Unit Manager für die Managementberatung im Kontext Data & Analytics zuständig.

Markus Enderlein
Markus Enderlein
Vortrag: Mo 4.1
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13:45 - 15:00
Mo 2.2
ROOM E101/102 | Datenlöschen als Damoklesschwert über der BIA-Architektur
ROOM E101/102 | Datenlöschen als Damoklesschwert über der BIA-Architektur

Fast jeder Beitrag zu moderner BIA fängt mit dem Satz an 'Noch nie wurden so viele Daten wie heute gesammelt'. Es gilt als Daumenregel: Willst du Machine Learning machen, musst du viele Daten sammeln. Da wird man schon fast zum Spielverderber, wenn man das Thema Datenlöschungen anspricht. Erfahren Sie, warum es trotzdem wichtig ist, dieses eher unliebsame Thema als Spezialfall einer Data Governance auf die Tagesordnung zu setzen.

Zielpublikum: CDOs, CISOs, IT-Leiter, Datenschutzverantwortliche
Voraussetzungen: Grundlegendes Verständnis von Datenintegrationen und Datenschutz
Schwierigkeitsgrad: Einsteiger

Christian Schneider ist der Director Data & Analytics bei der QuinScape GmbH. Als Consultant und Projektleiter war er langjährig in internationalen Großprojekten tätig und kennt die vielfältigen Herausforderungen unterschiedlichster Integrations- und Analytikszenarien aus der praktischen Arbeit. Als Speaker und in Publikationen beleuchtet er die Aspekte des Aufbaus von nachhaltigen Dateninfrastrukturen mit einem im späteren Betrieb überschaubaren Kostenrahmen durch eine zielorientierte Data Governance.

ROOM E101/102 | The creation of a data culture nurtured by data governance
ROOM E101/102 | The creation of a data culture nurtured by data governance

The setup of a decentral function-based data governance requires time, shapes a continuous learning organisation and grows data capabilities and competence in the functions. Through these means a sustainable data culture is established and anchored, which plays a particular role in realising the strategic corporate goals, such as the digital transformation of processes.

Target Audience: Data Governance Manager, Data Passionist, CDO, CIO, Data Analytics Specialist
Prerequisites: Basic knowledge of the Data Governance
Level: Basic

Leonie Frank has worked in data management for the past 10 years for companies like Google and Swarovski and supported others in her role as a consultant. Her passion is to drive activities related to data management not only to roles and responsibilities, standards and guidelines but also to data architecture, data quality and data performance. Leonie’s goal is to enable teams that help to increase data maturity allowing to safeguard and utilise data as a company asset. She holds a degree in International Business Administration, a master in International Political Economy from the University of Warwick in the UK, a certificate in Statistics and one in Applied Information Technology from ETH in Switzerland. Leonie lives in Zurich and loves fine cooking and dining as well as mountaineering.

Christian Schneider
Leonie Frank
Christian Schneider

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Leonie Frank
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13:45 - 15:00
Mo 5.2
ROOM K4 | KI-Lösung ist das Ziel - mit ML Engineering erreichen Sie es
ROOM K4 | KI-Lösung ist das Ziel - mit ML Engineering erreichen Sie es

Künstliche Intelligenz ist schon längst dem Pionierzeitalter entwachsen. Doch um mit dem Einsatz von KI einen echten Mehrwert für das Unternehmen zu schaffen, kommt es auf die qualitativ hochwertige Bereitstellung von Daten an. Hier kommt ML Engineering ins Spiel - ein Konzept zur Bewältigung der hohen Komplexität von Daten bei der Entwicklung von KI-Systemen. Im Vortrag wird eine ML Engineering Roadmap vorgestellt, mit der dieses häufig unterschätzte und doch so kritische Konzept erfolgreich eingesetzt werden kann.

Zielpublikum: Data Engineer, Data Scientist, Unternehmer mit praktischem KI-Interesse
Voraussetzungen: Interesse an KI- und ML-Themen, Grundlagen- bis fortgeschrittene Kenntnisse in den Bereichen Data Science und/oder Data Engineering
Schwierigkeitsgrad: Fortgeschritten

Lars Nielsch ist als Principle Solution Architect Analytics & Cloud bei Adastra tätig. Nach seinem Studium der Angewandten Informatik an der TU Dresden ist er seit 1998 in der BIA-Beratung tätig. Seine besonderen Interessen liegen in den Themen Enterprise BI, Large Databases, Data Engineering (ETL-Design), Data Science (MLOps) und Big-Data-Architekturen (Data Vault, Data Lake, Streaming).

ROOM K4 | One Size Does Not Fit All: Make The Right Data Mesh For You
ROOM K4 | One Size Does Not Fit All: Make The Right Data Mesh For You

As the data mesh paradigm takes the industry by storm, the conversation deep dives into the architecture, neglecting the socio-organizational element. Data driven organizations must invest not only in infrastructure but also data organization and culture. 

Target Audience: Executive, senior business managers
Prerequisites: None
Level: Basic

Jennifer Belissent joined Snowflake as Principal Data Strategist in early 2021, having most recently spent 12 years at Forrester Research as an internationally recognized expert in establishing data and analytics organizations and exploiting data's potential value. Jennifer is widely published and a frequent speaker. Previously, Jennifer held management positions in the Silicon Valley, designed urban policy programs in Eastern Europe and Russia, and taught math as a Peace Corps volunteer in Central Africa. Jennifer earned a Ph.D. and an M.A. in political science from Stanford University and a B.A. in econometrics from the University of Virginia. She currently lives in the French Alps, and is an avid alpinist and intrepid world traveler.

Lars Nielsch
Jennifer Belissent
Lars Nielsch

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Jennifer Belissent
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15:30 - 16:45
Mo 2.3
ROOM E101/102 | Mithilfe von Datenkompetenz den digitalen Wandel meistern
ROOM E101/102 | Mithilfe von Datenkompetenz den digitalen Wandel meistern

Einen exzellenten Umgang mit Daten zu kultivieren und damit nachhaltige Datenkompetenz im Unternehmen zu verankern, sind entscheidende Enabler, um den digitalen Wandel zum modernen Fintech-Unternehmen zu meistern. Mit der Ausbildungsoffensive „Informations- und Datenmanagement” hat die RLB OÖ 2019 einen Trainings-Piloten gestartet, der sich zu einem etablierten Schulungsprogramm für die gesamte Organisation entwickelt hat. Wie man ein solches Programm samt praxisnahem Lehrplan aufbaut, erzählt die Data Governance Spezialistin Iris Thallinger.

Zielpublikum: Project Manager, Data Governance Manager, Data Passionist, CDO, CIO
Voraussetzungen: Basic knowledge
Schwierigkeitsgrad: Einsteiger

Iris Thallinger absolvierte ein Studium der Wirtschafts- und Rechtswissenschaften an der JKU/Linz und hat mehr als 15 Jahre Erfahrung im Bereich Projekt- und Prozessmanagement im Bankensektor. Anfang 2017 bis Ende 2020 hat sie den Aufbau von Data Governance in der RLB OÖ verantwortet und wurde für diese Leistung 2020 mit dem Austrian Data Hero Award ausgezeichnet. Seit Januar 2021 ist sie im Datenschutz der RLB OÖ tätig.

ROOM E101/102 | Wer braucht ein DWH Model, wenn es ein Fachdatenmodell gibt?
ROOM E101/102 | Wer braucht ein DWH Model, wenn es ein Fachdatenmodell gibt?

Auch für die SIGNA, einen der weltweit größten Immobilienentwickler, ist datengetriebene Unternehmenssteuerung ein entscheidender Erfolgsfaktor. Zur Implementierung des DWH wurde ein fachlicher Ansatz gewählt: Geschäftsfunktionen und -objekte werden im Fachdatenmodell abgebildet und direkt als Data Vault-Modell realisiert. So kann die Time-to-market deutlich reduziert, sowie Wartbarkeit und Transparenz markant gesteigert werden. Vor allem: Die Datennutzer verstehen die Daten und können deren fachliche und technische Lineage nachvollziehen.

Zielpublikum: Data Governance-Verantwortliche, Data Scientists, CDO
Voraussetzungen: Experience, Senior Level
Schwierigkeitsgrad: Fortgeschritten

Daniela Graussam leitet in der SIGNA das gruppenweite IT Application Management, das geschäftskritische Applikationen für Finanz, Bauwesen, Asset Management, sowie interner Organisation zur Verfügung stellt. Sie und ihr Team agieren als Sparring-Partner der Fachabteilungen bei der Gestaltung und Digitalisierung komplexer Geschäftsprozesse und ermöglichen deren Umsetzung. Daniela hat nach einem Wirtschaftsstudium erfolgreich ein MBA Studium in Kalifornien abgeschlossen.

Barbara Kainz ist Geschäftsführerin der dataspot. gmbh. Sie ist Expertin für Data Governance, fachliche Datenmodellierung & Datenqualitätsmanagement. Ihre Expertise in Metadatenmanagement begründet sich auf jahrelanger Beratungserfahrung u. a. als Smarter Analytics Leaderin in der IBM. Sie hält ein Diplom in IT & Organisation und ist systemisch-analytischer Coach. 

Iris Thallinger
Daniela Graussam, Barbara Kainz
Daniela Graussam, Barbara Kainz
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15:30 - 16:45
Mo 4.3
ROOM K3 | Kleine Daten, kleine Sorgen, große Daten, große Sorgen
ROOM K3 | Kleine Daten, kleine Sorgen, große Daten, große Sorgen

Höher, schneller, weiter scheint immer noch das Grundprinzip der Data & Analytics Community zu sein.

In Zeiten von Informations- und Kommunikationsüberfluss stellt sich die Frage, ob mit mehr Daten der Mehrwert in gleichem Maß steigt. 

Der Vortrag möchte aufzeigen, warum wir umdenken sollten. Relevanz steht vor Menge - es geht nicht um die Menge der verarbeiteten Daten, sondern um die Menge der sinnvoll genutzten Daten.

Es wird aufgezeigt, wie Anwender gezielter unterstützt und Prozesse automatisiert werden können.

Zielpublikum: Business Users, Head of BICC, CIO
Voraussetzungen: None
Schwierigkeitsgrad: Fortgeschritten

Extended Abstract:
Höher, schneller, weiter scheint immer noch das Grundprinzip der Data & Analytics Community zu sein. Mit immer besseren Technologien, die auf der Grundlage von Cloud-Services immer einfacher zugreifbar werden, werden immer mehr Daten, immer schneller und immer intelligenter verarbeitet.

In Zeiten von Informations- und Kommunikationsüberfluss stellt sich die Frage, ob mit mehr Daten der Mehrwert in gleichem Maß steigt. Werden wirklich mehr Use-Cases zu Business-Cases oder an welcher Stelle wird getrieben durch Daten das Geschäftsmodell verbessert.

Der Vortrag möchte aufzeigen, warum wir umdenken sollten. Relevanz steht vor Menge - es geht nicht um die Menge der verarbeiteten Daten, sondern um die Menge der sinnvoll genutzten Daten.
Zunächst wird aufgezeigt, warum das Problem nicht erst mit Big Data aufgekommen ist, sondern vielmehr schon ein Dauerbrenner bei der Analyse von Daten ist.
Im Weiteren wird dargestellt, wie Anwender besser dabei unterstützt werden können, Informationen einfacher und gezielter zu verarbeiten. Dabei wird die Bedeutung von Data Governance oder auch aktuellen Trendthemen wie Data Democracy oder Data Literacy näher beleuchtet.

Weil es sich um einen zentralen Punkt bei vielen Digitalisierungsprojekten handelt, geht es abschließend darum, sich mit dem Potenzial der Automatisierung von Entscheidungen und damit von Prozessen auf der Grundlage von Daten auseinanderzusetzen. 

Klaus-Dieter Schulze, Mitgründer und Vorstandsmitglied des TDWI e.V., hat seit über 20 Jahren verantwortliche Positionen im Data & Analytics-Umfeld bei verschiedenen Beratungshäusern inne. Seit Oktober 2021 ist er Senior Advisor New Business & Strategy bei b.telligent. Er beschäftigt sich auf Basis seines betriebswirtschaftlichen Studiums bereits seit 1994 intensiv mit Data & Analytics. Er hat verschiedene Fachartikel und Buchbeiträge zur Entwicklung des Data & Analytics-Marktes veröffentlicht und referiert regelmäßig bei Fachveranstaltungen.
Klaus-Dieter Schulze ist seit 2012 Mitglied im Vorstand des TDWI e.V.

Dr. Jörg Westermayer leitet das Competence Center Data Strategy & Governance bei b.telligent. Er verfügt über mehr als 20 Jahre Beratungs- und Führungserfahrung im Bereich Business Intelligence. Seine aktuellen Beratungsschwerpunkte sind Datenstrategie, Data Governance und Datenqualitätsmanagement. Zu diesen Themen hat er Fachartikel, Buchbeiträge und Fachvorträge vorgelegt.

ROOM K3 | Optimierte Geschäftsentscheidung durch humanisierte Analytik
ROOM K3 | Optimierte Geschäftsentscheidung durch humanisierte Analytik

In diesem Vortrag werden die Teilnehmer 

  • die drei wesentlichen Säulen einer guten Geschäftsentscheidung kennenlernen
  • erfahren, wie sie diese am Beispiel kundenzentrierter Prozesse anwenden können
  • ein Framework zur nachhaltigen Etablierung auf Basis des SAP-Lösungsportfolios kennenlernen.

Zielpublikum: Entscheidungsträger, an Customer Experience interessierte Teilnehmer
Voraussetzungen: keine
Schwierigkeitsgrad: Einsteiger

Extended Abstract:
Intelligente Unternehmen zeichnen sich durch gute Geschäftsentscheidungen aus. Diese Entscheidungen basieren auf Daten, entstehen in konkreten Prozessen und haben Auswirkungen auf die Geschäftsentwicklung. 
Am Beispiel der kundenzentrierten Prozesse (Vertrieb, Service, Marketing, eCommerce) und deren Abbildung im SAP Customer Experience Portfolio werden diese Komponenten insbesondere im Hinblick auf das Zusammenspiel mit den beteiligten Personas dargestellt.

Wir geben einen Überblick über die beteiligten Produkte und zeigen, wie die konsequente Einbeziehung von Personas Geschäftsentscheidungen optimiert.

Dr. Thomas Zachrau hat in theoretischer Physik promoviert und beschäftigt sich seit über 25 Jahren leidenschaftlich mit Analytik. Die Analyse kundenzentrierter Prozesse und die Bedeutung von Geschäftsentscheidungen für Anwender und Kunden liegen ihm besonders am Herzen. Als Senior Manager bei Syskoplan Reply ist er für den Bereich Analytik auf Basis von SAP-Lösungen verantwortlich.

Klaus-Dieter Schulze, Jörg Westermayer
Thomas Zachrau
Klaus-Dieter Schulze, Jörg Westermayer
Vortrag: Mo 4.3-1

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Thomas Zachrau
Vortrag: Mo 4.3-2
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17:15 - 18:30
Mo 2.4
ROOM F111 | Datengetrieben in die Zukunft: Haltestellen einer Datenreise
ROOM F111 | Datengetrieben in die Zukunft: Haltestellen einer Datenreise

Die Vision der Wiener Linien ist der datengetriebene Ansatz, um mit qualitativ-hochwertigen Daten die richtigen Lösungen zu finden und Entscheidungen gewinnbringend zu nutzen. Das Wissen über und das Vertrauen in die Daten ist der Schlüssel zum Erfolg. Das Instrument eines durchgängigen Metadatenmanagements - von der fachlichen Definition bis hin zu Datennutzungen - ermöglicht eine datenzentrierte Sichtweise, beschleunigt die Digitale Transformation und die gesamte Wertschöpfungskette profitiert nachhaltig.

Zielpublikum: Data Governance-Verantwortliche, Data Scientists, CDO
Voraussetzungen: Experience, Senior Level
Schwierigkeitsgrad: Fortgeschritten

Jessica Gatterer ist Data Excellence Lead bei den Wiener Linien. Ihre Expertise liegt in den Bereichen Data Governance, Data Sharing und Data Quality und sie treibt die Digitale Transformation maßgeblich voran. In dieser Funktion vereint sie ihre mehrjährige Berufserfahrung in den Gebieten IT, Consultant und Strategy, IT-Transformation, Datenmanagement und Business-Analyse. Zudem setzt sich Frau Gatterer proaktiv für Diversity ein.

ROOM F111 | Data Excellence in der Stadt Wien - 'the next level'
ROOM F111 | Data Excellence in der Stadt Wien - 'the next level'

2016 startete die Stadt Wien das Thema Data Excellence - wie sehen nun im Jahr 2022 die Use-Cases im täglichen Leben dieser komplexen Organisation aus? Die Stadt Wien hat nicht nur fachliche Metadaten als Basis für ihr Wissensmanagement und Data Warehouse etabliert, sondern bringt durch den Einsatz von fachlichen und technischen Metadaten ihre gesamte Geodaten-Landschaft und auch alle Open Data unter Governance. Dadurch werden die wertvollen Daten der Stadt Wien sowohl für alle internen als auch für die externen Datenkonsument:innen nutzbar.

Zielpublikum: Data Governance-Verantwortliche, Data Scientists, CDO
Voraussetzungen: Experience, Senior Level
Schwierigkeitsgrad: Fortgeschritten

Brigitte Lutz ist Data Governance-Koordinatorin der Stadt Wien, leitet das Open Government-Kompetenzzentrum und ist Gründungsmitglied & Sprecherin der Cooperation Open Government Data Österreich. Weitere Aufgabenschwerpunkte sind der Digitale Zwilling der Stadt Wien, Data Analytics, Blockchain, E-Government-Bausteine und -Services. Sie hat eine postgraduale Ausbildung in Management & IT.

Jessica Gatterer
Brigitte Lutz
Jessica Gatterer

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Brigitte Lutz
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17:15 - 18:30
Mo 4.4
ROOM E101/102 | World Café: Datengetriebenes Arbeiten
ROOM E101/102 | World Café: Datengetriebenes Arbeiten

Vortrag: Mo 4.4
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, (Dienstag, 21.Juni 2022)
09:00 - 10:15
Di 4.1
ROOM K4 | Best Practice Self Service & Analytics in großen Unternehmen
ROOM K4 | Best Practice Self Service & Analytics in großen Unternehmen

Die Einführung von Self Service in größeren Unternehmen bringt eine hohe Komplexität mit sich. Die Session zeigt Best-Practice-Ansätze, wie man Data Literacy unternehmensweit etabliert, wie man ein Schulungsprogramm aufsetzt und welche technischen Herausforderungen es zu beachten gilt. Die daraus folgende Data Culture und Governance im Umgang mit Daten und welche Potenziale sich ergeben werden anschaulich aufgezeigt.

Zielpublikum: IT-Leiter, Fachabteilungen, Controlling, BI-Verantwortliche
Voraussetzungen: Basic Knowledge
Schwierigkeitsgrad: Einsteiger

Der Buchautor und Dashboardexperte Andreas Wiener hat über 10 Jahre Erfahrung im Erstellen und der Etablierung von Dashboards in Unternehmen. Er hat zahlreiche Bücher und Artikel geschrieben und gehört zu einem der führenden Visualisierungs- und Dashboardexperten in Europa.

Oliver Ulbrich ist Head of Consulting bei der reportingimpulse GmbH. Er ist Multi-Projektleiter für Konzerne und den wachstumsstarken Mittelstand. Seine Beratungsthemen sind Self Service, Analytics, Dashboarding und Visualisierung. Zudem entwickelt er stetig neue Lösungen für seine Kunden vor allem in den Bereichen Einführung und Transformation von modernen Analytics Anwendungen. Darüber hinaus ist er Host in wöchentlichen Streams zum Thema Data sowie Moderator im BI or DIE Podcast mit über 25.000 Abonnenten. In seiner Freizeit beschäftigt er sich mit Cryptowährungen und NFTs und checkt gelegentlich die Fußball Ergebnisse vom FC St. Pauli.

Andreas Wiener, Oliver Ulbrich
Andreas Wiener, Oliver Ulbrich
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10:45 - 12:00
Di 1.2
ROOM F111 | Theorie vs Praxis: Data Excellence nur Trittbrettfahrer?
ROOM F111 | Theorie vs Praxis: Data Excellence nur Trittbrettfahrer?

Viele Unternehmen sehen sich mit neuen digitalen Anforderungen konfrontiert. Eine Lösung stellt hier die Einführung eines Data Excellence Frameworks dar. Nach der Festlegung von Richtlinien und dem Aufbau einer Organisation stehen viele Unternehmen vor der Hürde der Ausrollung des Data Excellence Frameworks. Die Raiffeisen-Landesbank Steiermark nutzt hier die von außen einfließenden (Daten-)Anforderungen, zum Beispiel aus der Regulatorik, um ihr Data Excellence Framework zum Leben zu erwecken und erfolgreich in die Organisation zu tragen.

Zielpublikum: Data Governance-Verantwortliche, Data Scientists, CDO
Voraussetzungen: Experience, Senior Level
Schwierigkeitsgrad: Fortgeschritten

Markus Hefler ist Chief Information Security Officer und Chief Data Protection Officer der RLB Steiermark und betreut als solcher auch das Data Excellence Programm der Bank mit dem Ziel, die Datenflüsse unter Kontrolle zu halten, sowie mithilfe qualitativ hochwertiger Daten einen Mehrwert für die RLB Steiermark und ihre Kunden zu generieren.

Lisa Müller ist Senior Consultant bei dataspot. Seit mehreren Jahren setzt sie sich im Projektgeschäft - besonders im Bankwesen - mit Fragestellungen an der Schnittstelle zwischen Fachbereich und Technik auseinander und erarbeitet kundenindividuelle Lösungen. Ihre exzellente fachliche Expertise kommt dabei im gesamten Lebenszyklus von Metadaten und Data Governance zur Geltung, wobei sie besonderen Wert auf die fachliche Datenmodellierung und das Metadatenmanagement legt. Neben zwei abgeschlossenen Bachelorstudien hält sie einen Master in Betriebswirtschaft.

ROOM F111 | DWH 3.0: Fachliche Datenarchitektur der Schlüssel zum Erfolg
ROOM F111 | DWH 3.0: Fachliche Datenarchitektur der Schlüssel zum Erfolg

Ein 'Banksteuerungs-DWH neu' zu entwickeln, war das große Ziel der österreichischen 3-Banken-Gruppe. Der fachliche Ansatz mittels Fachdatenmodell hat nicht nur die IT entlastet, sondern den Fachbereich unmittelbar in seine Data Governance-Verantwortung geführt. Damit das DWH aber nicht nur einen Mehrwert für die Banksteuerung bringt, wurde mit dem Fachbereich die fachliche Datenarchitektur klargestellt und auf dieser Basis ein Datenmodell samt Umsetzung entwickelt, das gleichzeitig einen großen Nutzen für alle operativen Bereiche bietet.

Zielpublikum: Data Governance-Verantwortliche, Data Scientists, CDO
Voraussetzungen: Experience, Senior Level
Schwierigkeitsgrad: Fortgeschritten

Clemens Bousquet ist Risikomanager in der Oberbank, die Teil der österreichischen 3-Banken-Gruppe ist. Sowohl in einer Leitungsfunktion des Risikomanagements als auch in zahlreichen Projekten hat er eine hohe Expertise in der fachlichen Datenmodellierung, der Einführung von Data Governance, aber auch der Umsetzung von BCBS 239 und IFRS 9 aufgebaut. Zuvor hat er die Diplomstudien in Volkswirtschaftslehre und Internationale Wirtschaftswissenschaften absolviert.

Markus Hefler, Lisa Müller
Clemens Bousquet
Markus Hefler, Lisa Müller

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Clemens Bousquet
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